Какие ограничения и проблемы существуют у asyncio?

Question

Главное ограничение asyncio — все корутины выполняются в одном потоке, поэтому любые блокирующие операции «замораживают» весь event loop. CPU-ёмкие задачи также блокируют выполнение других корутин. Асинхронный стек ошибок сложнее читать, а отладка требует специальных инструментов. Не все библиотеки поддерживают async-режим, поэтому приходится использовать thread pool для совместимости. Асинхронный код усложняет архитектуру и требует строгой дисциплины при работе с I/O.

YeaHub · Accepted Answer

Несмотря на свою производительность для I/O-задач, asyncio имеет ряд ограничений.1. Ограничения модели исполнения1.1. Один поток — один event loopВсе корутины работают в одном потоке.Если вы выполните блокирующую операцию:time.sleep()тяжелый CPU-циклблокирующий запрос к базето заморозится весь event loop.1.2. Не подходит для CPU-heavy задачАсинхронность не обходит GIL:корутина, занимающая CPU, блокирует остальных;нет реального параллелизма для Python-кода.1.3. Требует «чистой» async-средыЕсли библиотека не поддерживает async (например, обычный клиент Redis, Postgres, S3):переход на асинхронную версию может быть невозможен;приходится использовать обёртки через ThreadPoolExecutor, что снижает эффективность.2. Архитектурные сложности2.1. Сложность отладкитрассировки ошибок могут быть запутанными;исключения могут возникать «асинхронно» в задачах;нужно отслеживать отменённые задачи и утечки.2.2. Нужна дисциплина awaitЗабытый await превращает корутину в незапущенный объект.Неправильный вызов блокирующей функции ломает всю систему.2.3. Более высокая когнитивная нагрузкаКод становится менее линейным, его сложнее читать и объяснять.3. Проблемы совместимости3.1. Несовместимость с синхронными фреймворкамиНапример, Django работает синхронно — полноценный переход на async требует переписывания middleware, ORM и т.п.3.2. Не все драйверы для БД, брокеров и файловых систем имеют async-версииНет — нужно городить thread pool.Есть — могут быть нестабильны или медленнее.4. Особые проблемы производительностиoverhead ожиданий и переключений может быть великим при коротких задачах;большое число задач может приводить к росту памяти;планировщик не гарантирует fairness: некоторые задачи могут «голодать».5. Выводasyncio отлично справляется с большим количеством I/O-операций, но плохо подходит для CPU-нагрузки, требует строгой дисциплины и зависит от совместимости библиотек. Его нужно применять там, где большинство задач — сетевые запросы, а не вычисления.